package stringArithmetic;

/*给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列。

        一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
        例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。

        若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。

        示例 1:

        输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
        输出：3
        解释：最长公共子序列是 "ace"，它的长度为 3。
        示例 2:

        输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
        输出：3
        解释：最长公共子序列是 "abc"，它的长度为 3。
        示例 3:

        输入：text1 = "abc", text2 = "def"
        输出：0
        解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。*/
public class LongestCommonSubsequence {
    public static void main(String[] args) {
        String text1 = "abcde";
        String text2 = "ace";
        System.out.println(LongestCommonSubsequence(text1, text2));
    }

    public static int LongestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];
//        for (int i = 0; i <= text1.length(); i++)
//            dp[i][0] = 1;
//        for (int i = 0; i <= text2.length(); i++)
//            dp[0][i] = 1;


        for (int i = 1; i <= text1.length(); i++) {
            for (int j = 1; j <= text2.length(); j++) {
                if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[text1.length()][text2.length()];
    }

    public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int length1 = text1.length();
        int length2 = text2.length();

        int[][] dp = new int[length1 + 1][length2 + 1];

        char[] textArr1 = text1.toCharArray();
        char[] textArr2 = text2.toCharArray();

        for (int i = 1; i <= length1; ++i) {
            for (int j = 1; j <= length2; ++j) {
                if (textArr1[i - 1] == textArr2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[length1][length2];
    }

}
